交互资格等级确定方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种交互资格等级确定方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取目标用户的第一阶段行为数据，确定对应第一目标预测模型，对所述目标用户进行第一阶段的下单率预测，获得第一下单率预测结果；基于第一下单率预测结果确定第一阶段目标用户的第一交互资格等级，获取所述目标用户基于所述第一交互资格等级确定的第二阶段行为数据；基于所述第二阶段行为数据，确定所述第二阶段行为数据的第二目标预测模型，对所述目标用户进行第二阶段的下单率预测，以基于第二下单率预测结果确定第二阶段目标用户的第二交互资格等级，其中，所述第二阶段与第一阶段为时序连续的阶段。本申请解决现有技术中用户交互资格等级确定准确率低下的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
交互资格等级确定方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及金融科技(Fintech)的人工智能
，尤其涉及一种交互资格等级确定方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如金融业对交互资格等级确定也有更高的要求。目前，通常对用户行为进行预测，例如，预测用户对某件物品点击率、购买率以及下单率等，然而，在多数场景中用户行为特征维度分布是动态的，而现有技术中，只基于确定特征维度得到的神经网络模型，预测用户的下单率，导致用户的下单率预测结果不准确，而用户的交互资格等级是根据用户的下单率预测结果确定的，下单率预测结果不准确导致难以准确确定用户的交互资格等级。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种交互资格等级确定方法、装置、设备和存储介质，旨在解决现有技术中难以准确确定用户的交互资格等级的技术问题。为实现上述目的，本申请提供一种交互资格等级确定方法，所述交互资格等级确定方法包括：获取目标用户的第一阶段行为数据，确定所述第一阶段行为数据的第一目标预测模型，对所述目标用户进行第一阶段的下单率预测，获得第一下单率预测结果；基于所述第一下单率预测结果，确定第一阶段目标用户的第一交互资格等级，获取所述目标用户基于所述第一交互资格等级确定的第二阶段行为数据；基于所述第二阶段行为数据，确定所述第二阶段行为数据的第二目标预测模型，对所述目标用户进行第二阶段的下单率预测，以基于第二下单率预测结果确定第二阶段目标用户的第二交互资格等级，其中，所述第二阶段与第一阶段为时序连续的阶段。可选地，所述获取目标用户的第一阶段行为数据，确定所述第一阶段行为数据的第一目标预测模型，对所述目标用户进行第一阶段的下单率预测，获得第一下单率预测结果的步骤，包括：获取目标用户的第一阶段行为数据，确定所述第一阶段行为数据的第一阶段特征；从预设模型集合中选取所述第一阶段特征的第一目标预测模型，并基于所述第一目标预测模型，对所述目标用户进行第一阶段的下单率预测，获得第一下单率预测结果。可选地，所述从预设模型集合中选取所述第一阶段特征的第一目标预测模型的步骤之前，所述方法包括：获取各个阶段的组合特征，获取各个阶段的组合特征分别对应的各训练数据；基于所述各训练数据，分别对预设待训练模型进行迭代训练，得到各个阶段的组合特征分别对应的目标模型，以得到预设模型集合。可选地，所述基于所述第一下单率预测结果，确定第一阶段目标用户的第一交互资格等级，获取所述目标用户基于所述第一交互资格等级确定的第二阶段行为数据的步骤，包括：基于第一下单率预测结果的数值大小，确定第一阶段目标用户的第一交互资格等级；确定所述第一交互资格等级的第一交互文件，对所述第一交互文件进行解析，确定第二阶段行为数据。可选地，所述确定所述第一交互资格等级的第一交互文件，对所述第一交互文件进行解析，确定第二阶段行为数据的步骤，包括：确定所述第一交互资格等级的第一交互文件；确定所述目标用户的渠道类型，基于所述渠道类型以及所述第一交互文件确定第二阶段行为数据。可选地，所述基于所述第二阶段行为数据，确定所述第二阶段行为数据的第二目标预测模型，对所述目标用户进行第二阶段的下单率预测，以基于第二下单率预测结果确定第二阶段目标用户的第二交互资格等级的步骤，包括：获取目标用户的第二阶段行为数据，确定所述第二阶段行为数据的第二阶段特征；从预设模型集合中选取所述第二阶段特征的第二目标预测模型，并基于所述第二目标预测模型，对所述目标用户进行第二阶段的下单率预测，获得第二下单率预测结果；基于第二下单率预测结果确定第二阶段目标用户的第二交互资格等级，确定第二交互文件，基于所述第二交互文件确定第二阶段的交互方式，以供目标用户基于所述第二阶段的交互方式进行下一阶段的行为操作。可选地，所述对所述目标用户进行第二阶段的下单率预测，以基于第二下单率预测结果确定第二阶段目标用户的第二交互资格等级的步骤之后，包括：获取目标用户在多个时序连续阶段的行为预测结果；若检测到目标用户在多个时序连续阶段的行为预测结果都大于预设值，则对所述目标用户进行预设特殊标识处理；对所述进行预设特殊标识处理后的目标用户执行预设针对性推荐流程。可选地，所述基于所述第一下单率预测结果，确定第一阶段目标用户的第一交互资格等级，获取所述目标用户基于所述第一交互资格等级确定的第二阶段行为数据的步骤，包括：基于所述第一下单率预测结果，确定第一阶段目标用户的第一交互资格等级；获取所述第一交互资格等级对应的渠道类型；若所述渠道类型是公众号渠道时，基于所述公众号渠道确定向所述目标用户输出预设精选文章；获取所述目标用户基于所述预设精选文章确定的第二阶段行为数据。本申请还提供一种交互资格等级确定装置，所述交互资格等级确定装置包括：第一获取模块，用于获取目标用户的第一阶段行为数据，确定所述第一阶段行为数据的第一目标预测模型，对所述目标用户进行第一阶段的下单率预测，获得第一下单率预测结果；第一确定模块，用于基于所述第一下单率预测结果，确定第一阶段目标用户的第一交互资格等级，获取所述目标用户基于所述第一交互资格等级确定的第二阶段行为数据；第二确定模块，用于基于所述第二阶段行为数据，确定所述第二阶段行为数据的第二目标预测模型，对所述目标用户进行第二阶段的下单率预测，以基于第二下单率预测结果确定第二阶段目标用户的第二交互资格等级，其中，所述第二阶段与第一阶段为时序连续的阶段。可选地，所述第一获取模块包括：第一获取单元，用于获取目标用户的第一阶段行为数据，确定所述第一阶段行为数据的第一阶段特征；第一预测单元，用于从预设模型集合中选取所述第一阶段特征的第一目标预测模型，并基于所述第一目标预测模型，对所述目标用户进行第一阶段的下单率预测，获得第一下单率预测结果。可选地，所述交互资格等级确定装置还包括：第二获取模块，用于获取各个阶段的组合特征，获取各个阶段的组合特征分别对应的各训练数据；第三获取模块，用于基于所述各训练数据，分别对预设待训练模型进行迭代训练，得到各个阶段的组合特征分别对应的目标模型，以得到预设模型集合。可选地，所述第一确定模块包括：第二获取单元，用于基于第一下单率预测结果的数值大小，确定第一阶段目标用户的第一交互资格等级；第一确定单元，用于确定所述第一交互资格等级的第一交互文件，对所述第一交互文件进行解析，确定第二阶段行为数据。可选地，所述第一确定单元包括：第一确定子单元，用于确定所述第一交互资格等级的第一交互文件；第二确定子单元，用于确定所述目标用户的渠道类型，基于所述渠道类型以及所述第一交互文件确定第二阶段行为数据。可选地，所述第二确定模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种交互资格等级确定方法，其特征在于，所述交互资格等级确定方法包括：/n获取目标用户的第一阶段行为数据，确定所述第一阶段行为数据的第一目标预测模型，对所述目标用户进行第一阶段的下单率预测，获得第一下单率预测结果；/n基于所述第一下单率预测结果，确定第一阶段目标用户的第一交互资格等级，获取所述目标用户基于所述第一交互资格等级确定的第二阶段行为数据；/n基于所述第二阶段行为数据，确定所述第二阶段行为数据的第二目标预测模型，对所述目标用户进行第二阶段的下单率预测，以基于第二下单率预测结果确定第二阶段目标用户的第二交互资格等级，其中，所述第二阶段与第一阶段为时序连续的阶段。/n

【技术特征摘要】
1.一种交互资格等级确定方法，其特征在于，所述交互资格等级确定方法包括：
获取目标用户的第一阶段行为数据，确定所述第一阶段行为数据的第一目标预测模型，对所述目标用户进行第一阶段的下单率预测，获得第一下单率预测结果；
基于所述第一下单率预测结果，确定第一阶段目标用户的第一交互资格等级，获取所述目标用户基于所述第一交互资格等级确定的第二阶段行为数据；
基于所述第二阶段行为数据，确定所述第二阶段行为数据的第二目标预测模型，对所述目标用户进行第二阶段的下单率预测，以基于第二下单率预测结果确定第二阶段目标用户的第二交互资格等级，其中，所述第二阶段与第一阶段为时序连续的阶段。


2.如权利要求1所述的交互资格等级确定方法，其特征在于，所述获取目标用户的第一阶段行为数据，确定所述第一阶段行为数据的第一目标预测模型，对所述目标用户进行第一阶段的下单率预测，获得第一下单率预测结果的步骤，包括：
获取目标用户的第一阶段行为数据，确定所述第一阶段行为数据的第一阶段特征；
从预设模型集合中选取所述第一阶段特征的第一目标预测模型，并基于所述第一目标预测模型，对所述目标用户进行第一阶段的下单率预测，获得第一下单率预测结果。


3.如权利要求2所述的交互资格等级确定方法，其特征在于，所述从预设模型集合中选取所述第一阶段特征的第一目标预测模型的步骤之前，所述方法包括：
获取各个阶段的组合特征，获取各个阶段的组合特征分别对应的各训练数据；
基于所述各训练数据，分别对预设待训练模型进行迭代训练，得到各个阶段的组合特征分别对应的目标模型，以得到预设模型集合。


4.如权利要求1所述的交互资格等级确定方法，其特征在于，所述基于所述第一下单率预测结果，确定第一阶段目标用户的第一交互资格等级，获取所述目标用户基于所述第一交互资格等级确定的第二阶段行为数据的步骤，包括：
基于第一下单率预测结果的数值大小，确定第一阶段目标用户的第一交互资格等级；
确定所述第一交互资格等级的第一交互文件，对所述第一交互文件进行解析，确定第二阶段行为数据。


5.如权利要求4所述的交互资格等级确定方法，其特征在于，所述确定所述第一交互资格等级的第一交互文件，对所述第一交互文件进行解析，确定第二阶段行为数据的步骤，包括：
确定所述第一交互资格等级的第一交互文件；
确定所述目标用户的渠道类型，基于所述渠道类型以及所述第一交互文件确定第二阶段行为数据。


6.如权利要求1所述的交互资格等级确定方法，其特征在于，所述基于所述第二阶段行为数据，确定所述第二阶段行为数据的第二目标预测模型，对所述目标用户进行第二阶段的下单率预测，以基于第二下单率预测结果确定第二阶段目标用户的第二交互资格等级的步骤，包括：
获取目标用户的第二阶段行为数据，确定所述第二阶段行为数据的第二阶段特征；
从预设模...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄福华，王亮，郑文琛，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44